Gaussian YOLOv3 : 对bbox预测值进行高斯建模输出不确定性，效果拔群 | ICCV 2019

在自动驾驶中，检测模型的速度和准确率都很重要，出于这个原因，论文提出Gaussian YOLOv3。该算法在保持实时性的情况下，通过高斯建模、损失函数重建来学习bbox预测值的不确定性，从而提高准确率和TP，能够显著地降低FP，在KITTI和BDD数据集上分别提升了3.09mAP和3.5mAP。整体的思路类似于添加一个不确定性分支，没有带来过多的计算，设计十分巧妙，推荐大家阅读学习   来源：晓飞

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